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1. La qualité des enquêtes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211751
Description :
La qualité des enquêtes est un concept multidimensionnel issu de deux démarches de développement distinctes. La première démarche suit le paradigme de l'erreur d'enquête totale, qui repose sur quatre piliers dont émanent les principes qui guident la conception de l'enquête, sa mise en oeuvre, son évaluation et l'analyse des données. Nous devons concevoir les enquêtes de façon que l'erreur quadratique moyenne d'une estimation soit minimisée compte tenu du budget et d'autres contraintes. Il est important de tenir compte de toutes les sources connues d'erreur, de surveiller les principales d'entre elles durant la mise en oeuvre, d'évaluer périodiquement les principales sources d'erreur et les combinaisons de ces sources après l'achèvement de l'enquête, et d'étudier les effets des erreurs sur l'analyse des données. Dans ce contexte, on peut mesurer la qualité d'une enquête par l'erreur quadratique moyenne, la contrôler par des observations faites durant la mise en oeuvre et l'améliorer par des études d'évaluation. Le paradigme possède des points forts et des points faibles. L'un des points forts tient au fait que la recherche peut être définie en fonction des sources d'erreur et l'un des points faibles, au fait que la plupart des évaluations de l'erreur d'enquête totale sont incomplètes, en ce sens qu'il est impossible d'inclure les effets de toutes les sources. La deuxième démarche est influencée par des idées empruntées aux sciences de la gestion de la qualité. Ces sciences ont pour objet de permettre aux entreprises d'exceller dans la fourniture de produits et de services en se concentrant sur leurs clients et sur la concurrence. Ces idées ont eu une très grande influence sur de nombreux organismes statistiques. Elles ont notamment amené les fournisseurs de données à reconnaître qu'un produit de qualité ne peut pas être obtenu si la qualité des processus sous-jacents n'est pas suffisante et que des processus de qualité suffisante ne peuvent pas être obtenus sans une bonne qualité organisationnelle. Ces divers niveaux peuvent être contrôlés et évalués au moyen d'ententes sur le niveau de service, de sondages auprès des clients, d'analyses des paradonnées en recourant au contrôle statistique des processus et d'évaluations organisationnelles en se servant de modèles d'excellence opérationnelle ou d'autres ensembles de critères. À tous les niveaux, on peut rehausser la qualité en lançant des projets d'amélioration choisis selon des fonctions de priorité. L'objectif ultime de ces projets d'amélioration est que les processus concernés s'approchent progressivement d'un état où ils sont exempts d'erreur. Naturellement, il pourrait s'agir d'un objectif impossible à atteindre, mais auquel il faut tenter de parvenir. Il n'est pas raisonnable d'espérer obtenir des mesures continues de l'erreur d'enquête totale en se servant de l'erreur quadratique moyenne. Au lieu de cela, on peut espérer qu'une amélioration continue de la qualité par l'application des idées des sciences de la gestion ainsi que des méthodes statistiques permettra de minimiser les biais et d'autres problèmes que posent les processus d'enquête, afin que la variance devienne une approximation de l'erreur quadratique moyenne. Si nous y arrivons, nous aurons fait coïncider approximativement les deux démarches de développement.
Date de diffusion : 2012-12-19
2. Collecte de données : expérience et leçons apprises au chapitre des questions de nature délicate dans une région éloignée de culture de la coca au Pérou Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211752
Description :
La coca est une plante indigène de la forêt tropicale humide amazonienne, dont on extrait la cocaïne, un alcaloïde illégal. Les agriculteurs considèrent comme délicates les questions concernant la superficie de leurs aires de culture de la coca dans les régions éloignées où cette plante est cultivée au Pérou. Par conséquent, ils ont tendance à ne pas participer aux enquêtes, à ne pas répondre aux questions de nature délicate ou à sous-déclarer la superficie de leurs aires individuelles de culture de la coca. La mesure exacte et fiable des aires de culture de la coca est une source de préoccupations politiques et stratégiques, ce qui fait que les méthodologistes d'enquête doivent déterminer comment encourager la déclaration honnête de données et la réponse aux questions de nature délicate concernant la culture de la coca. Parmi les stratégies d'enquête appliquées dans notre étude de cas figuraient l'établissement d'un rapport de confiance avec les agriculteurs, l'assurance de la confidentialité, la correspondance entre les caractéristiques des intervieweurs et celles des répondants, la modification de la présentation des questions de nature délicate et l'absence d'isolement absolu des répondants au cours de l'enquête. Les résultats de l'enquête ont été validés au moyen de données recueillies par satellite. Ils semblent indiquer que les agriculteurs ont tendance à sous-déclarer la superficie de leurs aires de culture de la coca dans une proportion de 35 % à 40 %.
Date de diffusion : 2012-12-19
3. Imputation pour la non-réponse non monotone dans le Survey of Industrial Research and Development Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211753
Description :
Dans les études longitudinales, la non-réponse est souvent de nature non monotone. Dans le cas de la Survey of Industrial Research and Development (SIRD), il est raisonnable de supposer que le mécanisme de non-réponse dépend des valeurs antérieures, en ce sens que la propension à répondre au sujet d'une variable étudiée au point t dans le temps dépend de la situation de réponse ainsi que des valeurs observées ou manquantes de la même variable aux points dans le temps antérieurs à t. Puisque cette non-réponse n'est pas ignorable, l'approche axée sur la vraisemblance paramétrique est sensible à la spécification des modèles paramétriques s'appuyant sur la distribution conjointe des variables à différents points dans le temps et sur le mécanisme de non-réponse. La non-réponse non monotone limite aussi l'application des méthodes de pondération par l'inverse de la propension à répondre. En écartant toutes les valeurs observées auprès d'un sujet après la première valeur manquante pour ce dernier, on peut créer un ensemble de données présentant une non-réponse monotone ignorable, puis appliquer les méthodes établies pour la non-réponse ignorable. Cependant, l'abandon de données observées n'est pas souhaitable et peut donner lieu à des estimateurs inefficaces si le nombre de données écartées est élevé. Nous proposons d'imputer les réponses manquantes par la régression au moyen de modèles d'imputation créés prudemment sous le mécanisme de non-réponse dépendante des valeurs antérieures. Cette méthode ne requiert l'ajustement d'aucun modèle paramétrique sur la distribution conjointe des variables à différents points dans le temps ni sur le mécanisme de non-réponse. Les propriétés des moyennes estimées en appliquant la méthode d'imputation proposée sont examinées en s'appuyant sur des études en simulation et une analyse empirique des données de la SIRD.
Date de diffusion : 2012-12-19
4. Théorie concernant les estimateurs ajustés sur le score de propension dans les sondages Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211754
Description :
La méthode d'ajustement sur le score de propension est souvent adoptée pour traiter le biais de sélection dans les sondages, y compris la non-réponse totale et le sous-dénombrement. Le score de propension est calculé en se servant de variables auxiliaires observées dans tout l'échantillon. Nous discutons de certaines propriétés asymptotiques des estimateurs ajustés sur le score de propension et dérivons des estimateurs optimaux fondés sur un modèle de régression pour la population finie. Un estimateur ajusté sur le score de propension optimal peut être réalisé en se servant d'un modèle de score de propension augmenté. Nous discutons de l'estimation de la variance et présentons les résultats de deux études par simulation.
Date de diffusion : 2012-12-19
5. Évaluation de l'exactitude des modèles de propension à répondre dans les études longitudinales Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211755
Description :
La question de la non-réponse dans les études longitudinales est abordée en évaluant l'exactitude des modèles de propension à répondre construits pour distinguer et prédire les divers types de non-réponse. Une attention particulière est accordée aux mesures sommaires dérivées des courbes de la fonction d'efficacité du receveur, ou courbes ROC (de l'anglais receiver operating characteristics), ainsi que des courbes de type logit sur rangs. Les concepts sont appliqués à des données provenant de la Millennium Cohort Study du Royaume-Uni. Selon les résultats, la capacité de faire la distinction entre les divers types de non-répondants et de les prévoir n'est pas grande. Les poids produits au moyen des modèles de propension à répondre ne donnent lieu qu'à de faibles corrections des transitions entre situations d'emploi. Des conclusions sont tirées quant aux possibilités d'intervention en vue de prévenir la non-réponse.
Date de diffusion : 2012-12-19
6. Estimation des intervalles de confiance des paramètres de petit domaine avec rétrécissement des moyennes et des variances Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211756
Description :
Nous proposons une nouvelle approche d'estimation sur petits domaines fondée sur la modélisation conjointe des moyennes et des variances. Le modèle et la méthodologie que nous proposons améliorent non seulement les estimateurs sur petits domaines, mais donnent aussi des estimateurs « lissés » des vraies variances d'échantillonnage. Le maximum de vraisemblance des paramètres du modèle est estimé au moyen de l'algorithme EM en raison de la forme non classique de la fonction de vraisemblance. Les intervalles de confiance des paramètres de petit domaine sont obtenus en adoptant une approche de la théorie de la décision plus générale que l'approche classique de minimisation de la perte quadratique. Les propriétés numériques de la méthode proposée sont étudiées au moyen d'études par simulation et comparées à celles de méthodes concurrentes proposées dans la littérature. Une justification théorique des propriétés effectives des estimateurs et intervalles de confiance résultants est également présentée.
Date de diffusion : 2012-12-19
7. Indices de conditionnement et décompositions des variances pour le diagnostic de la colinéarité dans l'analyse de données d'enquête au moyen de modèles linéaires Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211757
Description :
Les colinéarités entre les variables explicatives des modèles de régression linéaire affectent les estimations fondées sur des données d'enquête autant que celles fondées sur des données ne provenant pas d'enquêtes. Les effets indésirables sont des erreurs-types inutilement grandes, des statistiques t faussement faibles ou élevées et des estimations des paramètres de signe illogique. Les diagnostics de colinéarité disponibles ne conviennent généralement pas pour les données d'enquête, parce que les estimateurs de variance qui y sont intégrés ne tiennent pas compte correctement de la stratification, des grappes et des poids de sondage. Dans le présent article, nous élaborons des indices de conditionnement et des décompositions de variance pour diagnostiquer les problèmes de colinéarité dans des données provenant d'enquêtes complexes. Les diagnostics adaptés sont illustrés au moyen de données provenant d'une enquête sur les caractéristiques de l'état de santé.
Date de diffusion : 2012-12-19
8. Inférence bayésienne pour les quantiles de population finie sous échantillonnage avec probabilités inégales Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211758
Description :
Le présent article décrit l'élaboration de deux méthodes bayésiennes d'inférence au sujet des quantiles de variables d'intérêt continues d'une population finie sous échantillonnage avec probabilités inégales. La première de ces méthodes consiste à estimer les fonctions de répartition des variables étudiées continues en ajustant un certain nombre de modèles de régression probit avec splines pénalisées sur les probabilités d'inclusion. Les quantiles de population finie sont alors obtenus par inversion des fonctions de répartition estimées. Cette méthode demande considérablement de calculs. La deuxième méthode consiste à prédire les valeurs pour les unités non échantillonnées en supposant qu'il existe une relation variant de façon lisse entre la variable étudiée continue et la probabilité d'inclusion, en modélisant la fonction moyenne ainsi que de la fonction de variance en se servant de splines. Les deux estimateurs bayésiens fondés sur un modèle avec splines donnent un compromis désirable entre la robustesse et l'efficacité. Des études par simulation montrent que les deux méthodes produisent une racine carrée de l'erreur quadratique moyenne plus faible que l'estimateur pondéré par les poids de sondage et que les estimateurs par le ratio et par différence décrits dans Rao, Kovar et Mantel (RKM 1990), et qu'ils sont plus robustes à la spécification incorrecte du modèle que l'estimateur fondé sur un modèle de régression passant par l'origine décrit dans Chambers et Dunstan (1986). Lorsque la taille de l'échantillon est petite, les intervalles de crédibilité à 95 % des deux nouvelles méthodes ont une couverture plus proche du niveau nominal que l'estimateur pondéré par les poids de sondage.
Date de diffusion : 2012-12-19
9. Imputation multiple dans le cas de données de recensement Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211759
Description :
L'un des avantages de l'imputation multiple est qu'elle permet aux utilisateurs des données de faire des inférences valides en appliquant des méthodes classiques avec des règles de combinaison simples. Toutefois, les règles de combinaison établies pour les tests d'hypothèse multivariés échouent quand l'erreur d'échantillonnage est nulle. Le présent article propose des tests modifiés utilisables dans les analyses en population finie de données de recensement comportant de multiples imputations pour contrôler la divulgation et remplacer des données manquantes, et donne une évaluation de leurs propriétés fréquentistes par simulation.
Date de diffusion : 2012-12-19
10. Enquête sur la dynamique du travail et du revenu : révision historique de 2006 à 2009 Archivé
Articles et rapports : 75F0002M2012003
Description :
La diffusion des données de 2010 de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) a coïncidé avec une révision historique des résultats de 2006 à 2009. Les poids de l'enquête ont été mis à jour afin de tenir compte des nouvelles estimations démographiques fondées sur le Recensement de 2006, plutôt que sur le Recensement de 2001. Le présent document présente de façon sommaire les répercussions de cette révision sur les estimations d'enquête pour la période 2006-2009.
Date de diffusion : 2012-11-01

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1. La qualité des enquêtes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211751
Description :
La qualité des enquêtes est un concept multidimensionnel issu de deux démarches de développement distinctes. La première démarche suit le paradigme de l'erreur d'enquête totale, qui repose sur quatre piliers dont émanent les principes qui guident la conception de l'enquête, sa mise en oeuvre, son évaluation et l'analyse des données. Nous devons concevoir les enquêtes de façon que l'erreur quadratique moyenne d'une estimation soit minimisée compte tenu du budget et d'autres contraintes. Il est important de tenir compte de toutes les sources connues d'erreur, de surveiller les principales d'entre elles durant la mise en oeuvre, d'évaluer périodiquement les principales sources d'erreur et les combinaisons de ces sources après l'achèvement de l'enquête, et d'étudier les effets des erreurs sur l'analyse des données. Dans ce contexte, on peut mesurer la qualité d'une enquête par l'erreur quadratique moyenne, la contrôler par des observations faites durant la mise en oeuvre et l'améliorer par des études d'évaluation. Le paradigme possède des points forts et des points faibles. L'un des points forts tient au fait que la recherche peut être définie en fonction des sources d'erreur et l'un des points faibles, au fait que la plupart des évaluations de l'erreur d'enquête totale sont incomplètes, en ce sens qu'il est impossible d'inclure les effets de toutes les sources. La deuxième démarche est influencée par des idées empruntées aux sciences de la gestion de la qualité. Ces sciences ont pour objet de permettre aux entreprises d'exceller dans la fourniture de produits et de services en se concentrant sur leurs clients et sur la concurrence. Ces idées ont eu une très grande influence sur de nombreux organismes statistiques. Elles ont notamment amené les fournisseurs de données à reconnaître qu'un produit de qualité ne peut pas être obtenu si la qualité des processus sous-jacents n'est pas suffisante et que des processus de qualité suffisante ne peuvent pas être obtenus sans une bonne qualité organisationnelle. Ces divers niveaux peuvent être contrôlés et évalués au moyen d'ententes sur le niveau de service, de sondages auprès des clients, d'analyses des paradonnées en recourant au contrôle statistique des processus et d'évaluations organisationnelles en se servant de modèles d'excellence opérationnelle ou d'autres ensembles de critères. À tous les niveaux, on peut rehausser la qualité en lançant des projets d'amélioration choisis selon des fonctions de priorité. L'objectif ultime de ces projets d'amélioration est que les processus concernés s'approchent progressivement d'un état où ils sont exempts d'erreur. Naturellement, il pourrait s'agir d'un objectif impossible à atteindre, mais auquel il faut tenter de parvenir. Il n'est pas raisonnable d'espérer obtenir des mesures continues de l'erreur d'enquête totale en se servant de l'erreur quadratique moyenne. Au lieu de cela, on peut espérer qu'une amélioration continue de la qualité par l'application des idées des sciences de la gestion ainsi que des méthodes statistiques permettra de minimiser les biais et d'autres problèmes que posent les processus d'enquête, afin que la variance devienne une approximation de l'erreur quadratique moyenne. Si nous y arrivons, nous aurons fait coïncider approximativement les deux démarches de développement.
Date de diffusion : 2012-12-19
2. Collecte de données : expérience et leçons apprises au chapitre des questions de nature délicate dans une région éloignée de culture de la coca au Pérou Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211752
Description :
La coca est une plante indigène de la forêt tropicale humide amazonienne, dont on extrait la cocaïne, un alcaloïde illégal. Les agriculteurs considèrent comme délicates les questions concernant la superficie de leurs aires de culture de la coca dans les régions éloignées où cette plante est cultivée au Pérou. Par conséquent, ils ont tendance à ne pas participer aux enquêtes, à ne pas répondre aux questions de nature délicate ou à sous-déclarer la superficie de leurs aires individuelles de culture de la coca. La mesure exacte et fiable des aires de culture de la coca est une source de préoccupations politiques et stratégiques, ce qui fait que les méthodologistes d'enquête doivent déterminer comment encourager la déclaration honnête de données et la réponse aux questions de nature délicate concernant la culture de la coca. Parmi les stratégies d'enquête appliquées dans notre étude de cas figuraient l'établissement d'un rapport de confiance avec les agriculteurs, l'assurance de la confidentialité, la correspondance entre les caractéristiques des intervieweurs et celles des répondants, la modification de la présentation des questions de nature délicate et l'absence d'isolement absolu des répondants au cours de l'enquête. Les résultats de l'enquête ont été validés au moyen de données recueillies par satellite. Ils semblent indiquer que les agriculteurs ont tendance à sous-déclarer la superficie de leurs aires de culture de la coca dans une proportion de 35 % à 40 %.
Date de diffusion : 2012-12-19
3. Imputation pour la non-réponse non monotone dans le Survey of Industrial Research and Development Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211753
Description :
Dans les études longitudinales, la non-réponse est souvent de nature non monotone. Dans le cas de la Survey of Industrial Research and Development (SIRD), il est raisonnable de supposer que le mécanisme de non-réponse dépend des valeurs antérieures, en ce sens que la propension à répondre au sujet d'une variable étudiée au point t dans le temps dépend de la situation de réponse ainsi que des valeurs observées ou manquantes de la même variable aux points dans le temps antérieurs à t. Puisque cette non-réponse n'est pas ignorable, l'approche axée sur la vraisemblance paramétrique est sensible à la spécification des modèles paramétriques s'appuyant sur la distribution conjointe des variables à différents points dans le temps et sur le mécanisme de non-réponse. La non-réponse non monotone limite aussi l'application des méthodes de pondération par l'inverse de la propension à répondre. En écartant toutes les valeurs observées auprès d'un sujet après la première valeur manquante pour ce dernier, on peut créer un ensemble de données présentant une non-réponse monotone ignorable, puis appliquer les méthodes établies pour la non-réponse ignorable. Cependant, l'abandon de données observées n'est pas souhaitable et peut donner lieu à des estimateurs inefficaces si le nombre de données écartées est élevé. Nous proposons d'imputer les réponses manquantes par la régression au moyen de modèles d'imputation créés prudemment sous le mécanisme de non-réponse dépendante des valeurs antérieures. Cette méthode ne requiert l'ajustement d'aucun modèle paramétrique sur la distribution conjointe des variables à différents points dans le temps ni sur le mécanisme de non-réponse. Les propriétés des moyennes estimées en appliquant la méthode d'imputation proposée sont examinées en s'appuyant sur des études en simulation et une analyse empirique des données de la SIRD.
Date de diffusion : 2012-12-19
4. Théorie concernant les estimateurs ajustés sur le score de propension dans les sondages Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211754
Description :
La méthode d'ajustement sur le score de propension est souvent adoptée pour traiter le biais de sélection dans les sondages, y compris la non-réponse totale et le sous-dénombrement. Le score de propension est calculé en se servant de variables auxiliaires observées dans tout l'échantillon. Nous discutons de certaines propriétés asymptotiques des estimateurs ajustés sur le score de propension et dérivons des estimateurs optimaux fondés sur un modèle de régression pour la population finie. Un estimateur ajusté sur le score de propension optimal peut être réalisé en se servant d'un modèle de score de propension augmenté. Nous discutons de l'estimation de la variance et présentons les résultats de deux études par simulation.
Date de diffusion : 2012-12-19
5. Évaluation de l'exactitude des modèles de propension à répondre dans les études longitudinales Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211755
Description :
La question de la non-réponse dans les études longitudinales est abordée en évaluant l'exactitude des modèles de propension à répondre construits pour distinguer et prédire les divers types de non-réponse. Une attention particulière est accordée aux mesures sommaires dérivées des courbes de la fonction d'efficacité du receveur, ou courbes ROC (de l'anglais receiver operating characteristics), ainsi que des courbes de type logit sur rangs. Les concepts sont appliqués à des données provenant de la Millennium Cohort Study du Royaume-Uni. Selon les résultats, la capacité de faire la distinction entre les divers types de non-répondants et de les prévoir n'est pas grande. Les poids produits au moyen des modèles de propension à répondre ne donnent lieu qu'à de faibles corrections des transitions entre situations d'emploi. Des conclusions sont tirées quant aux possibilités d'intervention en vue de prévenir la non-réponse.
Date de diffusion : 2012-12-19
6. Estimation des intervalles de confiance des paramètres de petit domaine avec rétrécissement des moyennes et des variances Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211756
Description :
Nous proposons une nouvelle approche d'estimation sur petits domaines fondée sur la modélisation conjointe des moyennes et des variances. Le modèle et la méthodologie que nous proposons améliorent non seulement les estimateurs sur petits domaines, mais donnent aussi des estimateurs « lissés » des vraies variances d'échantillonnage. Le maximum de vraisemblance des paramètres du modèle est estimé au moyen de l'algorithme EM en raison de la forme non classique de la fonction de vraisemblance. Les intervalles de confiance des paramètres de petit domaine sont obtenus en adoptant une approche de la théorie de la décision plus générale que l'approche classique de minimisation de la perte quadratique. Les propriétés numériques de la méthode proposée sont étudiées au moyen d'études par simulation et comparées à celles de méthodes concurrentes proposées dans la littérature. Une justification théorique des propriétés effectives des estimateurs et intervalles de confiance résultants est également présentée.
Date de diffusion : 2012-12-19
7. Indices de conditionnement et décompositions des variances pour le diagnostic de la colinéarité dans l'analyse de données d'enquête au moyen de modèles linéaires Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211757
Description :
Les colinéarités entre les variables explicatives des modèles de régression linéaire affectent les estimations fondées sur des données d'enquête autant que celles fondées sur des données ne provenant pas d'enquêtes. Les effets indésirables sont des erreurs-types inutilement grandes, des statistiques t faussement faibles ou élevées et des estimations des paramètres de signe illogique. Les diagnostics de colinéarité disponibles ne conviennent généralement pas pour les données d'enquête, parce que les estimateurs de variance qui y sont intégrés ne tiennent pas compte correctement de la stratification, des grappes et des poids de sondage. Dans le présent article, nous élaborons des indices de conditionnement et des décompositions de variance pour diagnostiquer les problèmes de colinéarité dans des données provenant d'enquêtes complexes. Les diagnostics adaptés sont illustrés au moyen de données provenant d'une enquête sur les caractéristiques de l'état de santé.
Date de diffusion : 2012-12-19
8. Inférence bayésienne pour les quantiles de population finie sous échantillonnage avec probabilités inégales Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211758
Description :
Le présent article décrit l'élaboration de deux méthodes bayésiennes d'inférence au sujet des quantiles de variables d'intérêt continues d'une population finie sous échantillonnage avec probabilités inégales. La première de ces méthodes consiste à estimer les fonctions de répartition des variables étudiées continues en ajustant un certain nombre de modèles de régression probit avec splines pénalisées sur les probabilités d'inclusion. Les quantiles de population finie sont alors obtenus par inversion des fonctions de répartition estimées. Cette méthode demande considérablement de calculs. La deuxième méthode consiste à prédire les valeurs pour les unités non échantillonnées en supposant qu'il existe une relation variant de façon lisse entre la variable étudiée continue et la probabilité d'inclusion, en modélisant la fonction moyenne ainsi que de la fonction de variance en se servant de splines. Les deux estimateurs bayésiens fondés sur un modèle avec splines donnent un compromis désirable entre la robustesse et l'efficacité. Des études par simulation montrent que les deux méthodes produisent une racine carrée de l'erreur quadratique moyenne plus faible que l'estimateur pondéré par les poids de sondage et que les estimateurs par le ratio et par différence décrits dans Rao, Kovar et Mantel (RKM 1990), et qu'ils sont plus robustes à la spécification incorrecte du modèle que l'estimateur fondé sur un modèle de régression passant par l'origine décrit dans Chambers et Dunstan (1986). Lorsque la taille de l'échantillon est petite, les intervalles de crédibilité à 95 % des deux nouvelles méthodes ont une couverture plus proche du niveau nominal que l'estimateur pondéré par les poids de sondage.
Date de diffusion : 2012-12-19
9. Imputation multiple dans le cas de données de recensement Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211759
Description :
L'un des avantages de l'imputation multiple est qu'elle permet aux utilisateurs des données de faire des inférences valides en appliquant des méthodes classiques avec des règles de combinaison simples. Toutefois, les règles de combinaison établies pour les tests d'hypothèse multivariés échouent quand l'erreur d'échantillonnage est nulle. Le présent article propose des tests modifiés utilisables dans les analyses en population finie de données de recensement comportant de multiples imputations pour contrôler la divulgation et remplacer des données manquantes, et donne une évaluation de leurs propriétés fréquentistes par simulation.
Date de diffusion : 2012-12-19
10. Enquête sur la dynamique du travail et du revenu : révision historique de 2006 à 2009 Archivé
Articles et rapports : 75F0002M2012003
Description :
La diffusion des données de 2010 de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) a coïncidé avec une révision historique des résultats de 2006 à 2009. Les poids de l'enquête ont été mis à jour afin de tenir compte des nouvelles estimations démographiques fondées sur le Recensement de 2006, plutôt que sur le Recensement de 2001. Le présent document présente de façon sommaire les répercussions de cette révision sur les estimations d'enquête pour la période 2006-2009.
Date de diffusion : 2012-11-01

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